If GPUs Are So Good, Why Do We Still Use CPUs At All?

TL;DR

CPU和GPU是计算机中的两大核心组成部分，各有其特点和适用场景。CPU擅长处理顺序程序和复杂逻辑计算，而GPU则擅长处理并行程序和大数据计算。现代芯片设计开始结合两者的优点，如Apple的M3芯片，旨在增强计算机的整体性能。

Summary

关于CPU和GPU的差异和使用场景

  1. 视频解释: 有一个2009年的视频解释了CPU和GPU之间的差异，一个画家和一个画家互相比赛画画，CPU需要30秒画一个简单的笑脸，而GPU可以在一瞬间画出蒙娜丽莎的画像。

  2. TFLOPS: TFLOPS（每秒进行大量浮点运算的能力）是衡量处理器性能的指标，GPU通常远远高于CPU，如Nvidia A100 GPU的9.7 TFLOPS远超过Intel 24核处理器的0.33 TFLOPS。

  3. CPU和GPU的类型:
    • CPU（中央处理器）：适合处理顺序程序，具有少量大型核心，如Apple M3芯片的8核CPU。
    • GPU（图形处理器）：适合处理并行程序，具有大量小型核心，如Nvidia H100 GPU的数千个核心。
  4. 程序类型：
    • 顺序程序：需要按照顺序执行指令，如计算斐波那契数列，各步骤均依赖于前一步骤的结果。
    • 并行程序：可以同时执行多个指令，如对一组数字进行乘法，每个计算互相独立。

  5. 并行化程序：即一个程序中包含多个顺序和并行部分，如一个程序的一半要计算斐波那契数列（顺序计算），另一半可以并行计算某个结果（并行计算）。

  6. CPU和GPU的优缺点：
    • CPU优缺点：
      • 优点：擅长处理复杂的逻辑计算和适应改变的条件，如管理计算机操作系统。
      • 缺点：不擅长并行计算，如处理大量同类型操作。
    • GPU优缺点：
      • 优点：擅长并行计算，如图像处理、科学计算和机器学习。
      • 缺点：不擅长复杂的逻辑计算。
  7. 总结：CPU和GPU均有其适合的使用场景，CPU适合处理顺序程序和复杂逻辑计算，而GPU适合处理并行程序和大数据计算。现代芯片，如Apple的M3，将两者结合，整合了CPU的灵活性与GPU的并行计算能力。